DeepSeek最高日赚346万？仅理论收益，背后真相引人深思
在科技飞速发展的当下，AI领域的每一次突破与动态都能吸引无数目光。最近，DeepSeek就因一组数据被推上了舆论的风口浪尖——“最高日赚346万”，这一消息瞬间点燃了大众的好奇心，可事实真的如此吗？
3月1日，DeepSeek在开源周最后一天公布的“暴利”数据，像一颗投入平静湖面的石子，激起千层浪。根据其数据显示，V3/R1推理系统理论日利润高达346万元人民币（47.5万美元） 。如此高额的利润，怎能不让人咋舌？但在这看似惊人的数字背后，实则隐藏着诸多复杂因素，是一场关于AI模型服务商业化的现实拷问。
DeepSeek是如何计算出这一理论收益的呢？原来，他们统计了2月27日24点到2月28日24点这24小时内，DeepSeek V3和R1推理服务占用节点总和，峰值占用为278个节点，平均占用226.75个节点（每个节点为8个H800 GPU）。假设GPU租赁成本为2美元/小时，由此计算出每日总成本为8.7万美元（折合人民币约63万元）。若所有token都以DeepSeek - R1的价格计费，每日总收入将为56.2万美元（折合人民币约409万元），成本利润率达到545%。用每日56.2万美元的收入减去每日8.7万美元的GPU成本，DeepSeek理论上最高每天可盈利47.5万美元（折合人民币约346万元） 。
然而，理想很丰满，现实却很骨感。DeepSeek官方也坦言，实际上并没有这么多收入。因为V3的定价更低，同时收费服务只占了一部分，面向用户的网页端和应用程序免费，另外夜间还会有折扣，这些因素综合起来，导致实际收入远不及理论数值。就好比一个商店，虽然制定了很高的商品标价，但实际销售时却频繁打折促销，还存在大量免费试用的情况，最终的收入自然会大打折扣。
对于这一盈利话题，DeepSeek创始人梁文锋曾公开表示，“我们的原则是不贴钱，也不赚取暴利。这个价格也是在成本之上稍微有点利润。”此前DeepSeek降低了API价格，还引发了行业一轮价格战。它能做到较高的理论利润率，部分原因是团队将优化做到极致，实现了对GPU的最大限度使用。为了实现更大的吞吐和更低的延迟，DeepSeek采用大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism /EP）方案，每个GPU只需要计算很少的专家，从而降低了访存需求和延迟。
尽管DeepSeek公开声明了自己的“账本”显示盈利，但业内并非所有人都认可。潞晨科技创始人尤洋就发文指出，DeepSeek这篇文章中的数据对计算MaaS（Model as a Service，模型即服务）成本没有任何参考价值。MaaS模式将模型部署到企业端，以API、SaaS或开源软件的形式提供给用户使用，从而使用户能够简单调用模型来获取服务。尤洋提到，官方把DeepSeek网页、APP和MaaS API的token数加在一起计算，这意味着对成本的摊薄。他还表示，“DeepSeek的MaaS要想有一个这么高满负荷的状态，必须要时时刻刻让自己的APP始终超负荷运转。MaaS是ToB的，是服务APP，最大的问题是机器利用率的不确定性以及自己没有模型壁垒而承受的低毛利负毛利价格战。”不过，他也认可DeepSeek是很好的模型，只是在计算利润方面存在不同见解。
在当前的AI市场中，不同的企业有着不同的商业模式。DeepSeek采用开源免费 + 分层B端收费模式，通过开放核心技术吸引开发者共建生态，核心盈利来源于企业定制化服务以及母公司的资金支持。而OpenAI基本坚持闭源 + 订阅制分层收费，通过ChatGPT Plus等订阅服务（200美元/月）和API调用收费实现盈利，虽然也开源了一些早期模型比如GPT2，但主要还是依靠闭源的先进模型获取收益。2月28日，OpenAI发布了GPT - 4.5大模型预览版本，仅限每月支付200美元的Pro订阅者使用，在面向开发者的API价格上，GPT - 4.5定价为每百万Tokens 75美元，相比DeepSeek的价格高出许多。
DeepSeek“最高日赚346万”的消息虽然只是理论收益，但它引发了我们对AI模型服务商业化的深入思考。从技术优化到成本控制，从商业模式到市场竞争，每一个环节都影响着企业的盈利和发展。在这个充满机遇与挑战的AI时代，无论是DeepSeek还是其他AI企业，都需要在不断变化的市场环境中，找到适合自己的发展道路，用真实的价值赢得用户和市场的认可 。而我们作为关注者，也应该理性看待这些数据和消息，不被表面的数字所迷惑，深入了解背后的真相。